2019年的安防行业总产值超过了7300亿，增长率达到16%以上。相比前几年超过20%爆发式的增长率，16%的增长率说明了安防行业进入到了一个平稳增长的阶段。

安防产业链主要分为四个部分。上游为关键零部件、芯片和算法，主要包括 图像传感器厂商、光学镜头厂商、芯片厂商、算法公司等，其中芯片为主要行业壁垒，多为国外厂商所垄断；中游主要为安防设备厂商，负责匹配上游 组件和下游需求，提供整体的产品和方案。随着产业规模的发展，中游部分 大规模厂商也逐渐涉及下游集成、销售、工程和运营业务，形成具有全产业 链优势或尾部产业链优势的龙头厂商；下游主要为具有项目资源且技术壁 垒较低的销售渠道商、项目集成商、工程建设服务商、和运营服务商，负责 安防产品的销售和整体项目集成与运营；终端应用领域落地到政府、具体行 业和居民家庭，踏入全民安防的时代。

吃完早饭出门了……

核心技术上：算法和芯片是智能安防时代的关键技术，建议关注拥有算法优 势和自主芯片研发技术的安防企业。

卧室场景

关于未来

起夜场景

云天励飞公司推出“芯片免费”概念，其特点提供的是“芯片+算法+数据+应用+服务”的五位一体的“端到端”的全站式解决方案，云天励飞的“深目”系统，在全国已建设在线智能前端设备10000多路，动态人像数据量80亿+，是全球最大的动态人像数据库。

可以预见，随着国家政策的推动，安防企业将深挖垂直行业解决方案，在原有安防场景里，智能+安防产品将快速实现大规模运用，与此同时，安防行业的边界也将更加模糊，新兴的应用场景将大量出现，拥抱人工智能为行业格局带来的变化令人非常期待。

国内以安防设备提升安防等级的理念可以追溯到1979年，那时安防产品以探测、报警及实体防护为主，为博物馆等高价值场所应用，而随着中国安防产业初步形成，安防产品应用领域逐步扩展到金融、房地产、运输服务等行业。

（二）跨行业新老技术迭代与融合

比如，去年在全国多个城市建起的人脸识别防闯红灯系统、河滩路段用于防止学生野泳的人脸抓拍警示系统、校园中基于人工智能视频监控系统搭建的人脸考勤、教学录播系统，智慧社区中全面升级的人脸门禁、梯控、高空抛物等智能安防系统以及高端楼宇、写字楼等场所投入使用的人脸闸机等等…..这些大量新兴的应用似乎预示着，人工智能对安防领域的改造才刚刚开始。

智慧路口应用

（四）智能安防当前的痛点

举例来说，早期的“车牌识别”技术大面积应用时，机器通过普通的图像处理技术和浅层的机器学习技术，就可以实现高精度的识别率：即便是采用200万像素智能交通摄像机，只要场景设置得当，车牌识别率可轻松做到99%。

技术研发以及产品落地方案上，还是有较大差距，并不是用算法套个壳就可以标榜自己是个有落地能力的技术公司。

当前，人工智能正处于初步开发阶段，对于 AI 芯片的定义并没有一个严格 和公认的标准，应用于人工智能场景的各类芯片都被宽泛的认为是AI芯片。

其次是打破信息联系壁垒。赵益介绍，现有的路口智能交通信息化建设，采用的是传统的技术路线与理念。各个业务系统，如视频监控、电子警察、卡口、诱导、匝控等系统按照各自的业务条线进行建设，系统运行相对独立，信息共享在中心系统上。而智慧路口通过边缘计算规范路口各类设备的通信接入规范，建立数据标准和质量评价体系，直接在路口层面进行信息共享交互。

所以要求安防厂商未来至少把握以下两个方向才能活下去：一个方向是丰富算法，除了人脸识别，构建视频的全结构化解析能力，行人、车辆、非机动车、指定物体的检测跟踪和属性描述等；另一个方向是需要推出全结构化相机、计算盒子等边端的智能硬件，以满足治安防控业务的需求，抓住前端解析的趋势，同时拉长自己的战线。

通过智能锁的应用程序可以实时跟踪开门状态，对于非正常开启门锁行为进行及时报警，保障家居无人情况下的安全。

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